动手学深度学习

动手学深度学习

收录日期:05/16/2024

《动手学深度学习》是一本集理论与实践于一体的深度学习开源教科书,含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle ,被全球 70 多个国家 500 多所大学用于教学


标签:

工具点评: 对于希望深入了解和掌握深度学习技术的人士,《动手学深度学习》是一个不可或缺的资源。它不仅提供详细的理论知识,还通过实际代码示例帮助学习者掌握实战技能。无论是作为教材还是参考书,都值得推荐。可以先从在线资源开始,逐步深入学习,并积极参与社区讨论以获取更多支持。


动手学深度学习 - 工具介绍

产品介绍

《动手学深度学习》(D2L)是一本开源的深度学习教科书,提供基于PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle的实现。此书由亚马逊科学家和卡内基梅隆大学教授共同撰写,旨在为中文读者提供一套易于实践和讨论的深度学习资源。

使用案例

  1. 高校教学:全球500多所大学用于深度学习课程的教学。
  2. 自学深度学习:对希望自学深度学习的人士提供系统的指导。
  3. 研究与开发:提供详细的代码示例和理论解释,支持研究人员和开发人员快速上手深度学习技术。

产品特点

  1. 多框架支持:涵盖PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle实现。
  2. 详细教程:包括从基础到高级的深度学习知识点。
  3. 开源资源:提供丰富的课件、作业和教学视频资源。

产品不足

  1. 内容复杂:对初学者可能有一定的难度。
  2. 框架版本更新:可能会随着框架更新而需要调整内容。
  3. 自学要求高:需要学习者具备较强的自学能力和自律性。

目标用户

  1. 高校学生:特别是计算机科学和人工智能方向的学生。
  2. 研究人员:从事深度学习研究的学者和工程师。
  3. 开发人员:希望在实际项目中应用深度学习技术的开发者。

价格

D2L是开源的,电子版可以免费访问和下载。纸质书可以在京东、当当等平台购买。

 

相关工具